特征值与特征向量

迹(trace)

方阵的迹是你能取的最简单的概括:把主对角线(左上到右下)上的元素加起来就行。对 A = [[2,1],[0,3]],迹就是 2 + 3 = 5。整个做法就这么多。

让这个朴素的和变得有趣的,是一个漂亮的事实:迹永远等于所有特征值之和。于是你一个特征向量都不用求,就已经知道那些拉伸倍数加起来是多少。它与行列式天然成对,后者等于所有特征值之积。

迹还是一个不变量:换到任何别的基,对角元素会重新排布,可它们的和始终不变。正因为它不依赖于你恰好选用的坐标系,迹抓住了变换本身某种真实的特性。

A = [[2,1],[0,3]] ; trace(A) = 2 + 3 = 5 = sum of eigenvalues (2 + 3)

对角线相加得 5,恰好等于特征值 2 与 3 之和。

两个小结论:trace(A + B) = trace(A) + trace(B),且 trace(A*B) = trace(B*A),即使 A*B 不等于 B*A。

又称
trace of a matrix矩阵的迹对角和矩陣的跡對角和